バスケット分析とは？初心者にもわかりやすく解説
DXママ
あいちゃん、最近会社でバスケット分析って言葉が出てきたんだけど、意味わかる？
あいちゃん
バスケット分析？バスケットボールの分析？それともショッピングバスケットのこと？全然わからないや。
DXママ
実はショッピングバスケットに近いよ！スーパーやネットショップで、お客さんが「どの商品と一緒に何を買ってるか」を分析する手法なの。例えば、パンを買う人は牛乳も一緒に買うことが多いとか、そういうパターンを見つけ出すのよ。
あいちゃん
なるほど！確かにスーパーだと、パンコーナーの近くに牛乳が置いてあったりするもんね。それってこの分析結果を使ってるってこと？
DXママ
その通り！バスケット分析で見つけた「一緒に買われやすい商品」の関係を「相関ルール」って言うんだ。お店はこの分析結果を使って商品の配置を決めたり、「この商品を買った人はこれも買っています」みたいなレコメンド機能を作ったりしてるのよ。
あいちゃん
あ！Amazonとかで「この商品を見た人はこんな商品も見ています」って出てくるアレだね！なんかすごく身近に感じてきたよ。
DXママ
そうそう！データをうまく活用すれば、お客さんが欲しいものを予測できるようになるんだよね。例えば「ビールとおつまみを買った人は、翌日二日酔いの薬を買う確率が高い」みたいなことも分かったりするの。DXの時代はこうやってデータから新しい発見をして、ビジネスに活かすのが大事なんだよ。
あいちゃん
へぇー！データからそんな面白いことわかるんだ！これからお店で買い物するとき、「この商品の隣になぜこれが置いてあるんだろう？」って考えながら見てみるね。ありがとう、すごくわかりやすかった！
バスケット分析のまとめ
- バスケット分析とは：購入履歴データから「どの商品が一緒に購入されやすいか」というパターンを発見するデータマイニング手法。ショッピングカート（バスケット）の中身を分析することから「バスケット分析」と呼ばれています。
- 主な目的：
- 商品間の関連性（相関ルール）を発見する
- 顧客の購買パターンを理解する
- 効果的な商品配置やクロスセル戦略を立てる
- パーソナライズされたレコメンデーションを提供する
- 重要な指標：
- サポート(Support)：全取引の中で、特定の商品組み合わせがどれくらいの割合で出現するか
- 信頼度(Confidence)：商品Aを買った人が商品Bも買う確率
- リフト(Lift)：偶然の一致を超えた関連性の強さを表す指標
- 実際の活用例：
- 実店舗での商品配置の最適化（関連商品を近くに配置）
- ECサイトでの「よく一緒に購入されている商品」レコメンド機能
- セット販売やバンドル商品の企画
- 特売やクーポン戦略の立案（関連商品の同時購入を促進）
- 在庫管理の最適化（関連商品の需要予測）
- バスケット分析の実装方法：
- Aprioriアルゴリズム：最も基本的なアソシエーションルールマイニングアルゴリズム
- FP-Growthアルゴリズム：より効率的に頻出パターンを発見
- Python（pandas, mlxtend）、R、SQLなどのツールで実装可能
- BIツールやデータ分析プラットフォームにも標準搭載されていることが多い
- DXにおける位置づけ：
- デジタルデータを活用した顧客理解の基本的手法
- マーケティングオートメーションやパーソナライゼーションの基盤技術
- データドリブン経営を実現するための重要なデータ分析手法の一つ
